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Per quanto riguarda il rilevamento della posizione del tumore, viene presentato un metodo innovativo basato sulla trasformata wavelet dei pacchetti. In relazione all'estrazione del tumore, vengono proposti due metodi strategici. Uno utilizza l'algoritmo genetico K-Means. Un piano strategico consiste nell'introdurre una nuova funzione di fitness basata sull'errore nell'algoritmo genetico. Le prestazioni sono notevoli nelle immagini che contengono regioni tumorali non continue. Il secondo metodo utilizza un modello di contorno attivo basato sulle regioni. Adatta un piano strategico per limitare…mehr

Produktbeschreibung
Per quanto riguarda il rilevamento della posizione del tumore, viene presentato un metodo innovativo basato sulla trasformata wavelet dei pacchetti. In relazione all'estrazione del tumore, vengono proposti due metodi strategici. Uno utilizza l'algoritmo genetico K-Means. Un piano strategico consiste nell'introdurre una nuova funzione di fitness basata sull'errore nell'algoritmo genetico. Le prestazioni sono notevoli nelle immagini che contengono regioni tumorali non continue. Il secondo metodo utilizza un modello di contorno attivo basato sulle regioni. Adatta un piano strategico per limitare l'energia del contorno. I risultati mostrano che il metodo proposto supera alcuni metodi esistenti che hanno affrontato le sfide della segmentazione multimodale dei tumori cerebrali (MICCAI). Un grafo di adiacenza delle regioni (RAG) e una nuova tecnica di innesto che imita il processo di innesto in orticoltura e le regole statistiche utilizzate per segmentare i componenti del tumore.
Autorenporträt
Dr. S. Karthigai Selvi, Fakultät, und Dr. T. Kalaiselvi, Assistenzprofessor, arbeiten am Gadhigram Rural Institute - Deemed to be University. Sie arbeiten seit 10 Jahren im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung. Ihre vielversprechenden Arbeiten wurden in renommierten Fachzeitschriften veröffentlicht.